Analizzatore di sensibilità
Uso commerciale OK
modelli 579
Nessuna filigrana
Nessun segno necessario
Modello:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Sensibilità generale
-
-
Polarità
-
da -100 a +100
Fiducia
-
-
Sommario
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Analizza il sentimento del testo con AI libera. Rileva i toni positivi, negativi e neutri.
Come usare Analizzatore di sensibilità
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Usa questo strumento tramite API
Automatizzare questo strumento dal proprio codice. Endpoint REST compatibile con OpenAI, auth Bearer-token, nessun SDK aggiuntivo richiesto. I costi Token corrispondono all'interfaccia web.
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this: ..."}]}'Analizzatore di sensibilità - FAQ
Cinque cose, a seconda della modalità scelta: (1) polarità complessiva - a -100 a +100 punteggio con fiducia; (2) emozioni 6-dimensionali - gioia, rabbia, paura, tristezza, sorpresa, disgusto; (3) a base di aspetti - estratti di caratteristiche o entità e punteggi ciascuno separatamente; (4) sarcasmo / sottotesto - la polarità superficie di lanciare l'ironia rilevata; (5) per-sentenza - etichetta ogni frase individualmente. Scegli la modalità che corrisponde al caso di utilizzo.
Sì - una tipica revisione di 200 parole esegue il modello predefinito Qwen 3 30B a ~200 gettoni, comodamente all'interno del pool giornaliero di 6.000 anonimi o 30.000 iscritti. Analisi degli aspetti di approfondimento forense su testi più lunghi costa ~600 gettoni. Nessun segno di iscrizione richiesto per provare alcuni.
Rispetto alla polarità complessiva (~85% accordo con i valutatori umani su testo chiaro), dietro Google sulla precisione di classificazione degli argomenti, prima di maggior parte sul sarcasmo perché diamo il modello esplicito sarcasmo-detection prompts. Venditori aziendali caricano $1-4 per 1.000 unità. Il nostro vantaggio: radar emotivo + uscita basata su aspetti in una chiamata, gratuito, nessuna chiave API per la fornitura.
Sì - passare alla modalità "Sarcasmo + sottotesto." Il prompt del sistema indica esplicitamente al modello di capovolgere la polarità superficiale quando rileva l'ironia ("Oh grande, un altro ritardo" segna negativo nonostante la presenza di parole positive). L'accuratezza sul sarcasmo evidente è ~80%; la sottile aggressione passiva è più difficile per qualsiasi modello. Il verdetto "misto" + punteggio di bassa confidenza è la tua bandiera per leggere il testo da soli.
Instead of one verdict for the whole text, you get separate scores for each entity or feature mentioned. Example: "The hotel was beautiful but the breakfast was cold and the wifi was terrible" yields {hotel: +80, breakfast: -50, wifi: -70}. Ideal for product reviews, restaurant feedback, and NPS comments where customers mix praise and complaints in one paragraph.
99 lingue. Le sei dimensioni emozionali provengono dalla ricerca di base-emozione Ekman e tradurre universalmente. Accuratezza è più alto su inglese, spagnolo, francese, portoghese, tedesco, cinese, giapponese; lingue meno fonti funzionano ma possono produrre un po 'più basso punteggio di fiducia.
Sì, è uno dei casi di utilizzo più importanti. Eseguire i biglietti in entrata attraverso la modalità dominio "Support ticket"; i biglietti segnano sotto i -50 polarità con elevata densità di rabbia vanno alla tua coda di supporto senior, percorso di biglietti positivi-verdict per self-service. Esporta JSON tramite il pulsante di download e passa in automatismi Zendesk / Freshdesk.
Sì - POST a /v1/chat/ con lo stesso sistema richiede questa pagina costruisce (ispezionare la sorgente per il prompt esatto). Restituisce JSON strutturato. Buono per dashboard che ingeriscono migliaia di recensioni di notte. Bearer auth, limiti mensili. Docs at /api/.
La fiducia riflette la certezza del modello, non la vostra certezza. Ingressi brevi (<20 parole), testo ambiguo, e contenuti di polivalenza mista punteggio basso. Un positivo a bassa fiducia non è un negativo fiducioso - è "Non lo so." Trattare qualsiasi punteggio al di sotto di 50 come bisogno di revisione umana.
L'interfaccia utente esegue un testo alla volta. Per la maggior parte del download JSON+CSV consente di trasferire l'API in uno script Python o Nodo che itera il tuo set di dati. Limiti: 20.000 caratteri per chiamata, 100 chiamate/ora per IP per utenti anonimi, 1.000/ora per account registrati. Limiti di tariffa Enterprise disponibili - contattaci.
MonkeyLearn è stato acquisito e interrotto. Lexalytics e Repustate carica $500-5.000/mo per equivalente basato su aspetti + rilevamento emozioni. Il nostro strumento è gratuito per la maggior parte dei flussi di lavoro; modelli premium (GPT-5, Claude Sonnet) disponibili per chiamata per i casi di utilizzo più alti livelli come trascrizioni di chiamata guadagni.
Il testo viene elaborato in-memory sulla nostra GPU, non è persistente a disco per utenti anonimi. Gli utenti registrati vedono i report nella loro dashboard per 7 giorni. Non condividiamo mai il testo con terze parti o lo usiamo per la formazione. Per la conformità zero-log utilizzare il proprio endpoint API-key-gated - contattaci per Enterprise SLAs.
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